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문제 정의
- 이번 장에서는 본 논문에서 제안하는 인공위성 영상의 객체인식을 위한 시스템을 설명하고, 본 시스템에서 사용되는 영상매칭방법과 특징색인, 검색에 사용되는 요소들과 그 처리과정을 설명한다. 광역의 지역을 촬영한 인공위성영상에서 특정 객체, 즉 건물과 같은 객체를 인식하는데 있어서 어떤 요소가 특징이 되기에 적당한 지를 관찰하는 과정이 본 연구에서 가장 주안점이 된다.
- 이는 영상데이터로부터 추출한 특정 특징을 미리 저장하고, 해당하는 특징과 유사도 검사를 통해 가장 높은 카운트를 가지는 영상을 결과로 도출하는 시스템으로써, 사용하는 영상 데이터는 인공위성 영상 데이터를 사용한다. 기본적으로는 영상 매칭에 대한 실험을 기반으로, 영상 매칭에 작용하는 여러 가지 파라미터의 변화에 따른 매치 카운트를 비교해 보고, 인공위성 영상을 매칭 하는데 필요한 특징들을 알아보는 데 본 연구의 의의가 있다. 검색된 결과 영상은 서비스 제공자가 원하는 형태의 정보데이터베이스로 가공되어, 해당 정보는 원하는 사용자에게 제공 될 수 있다.
- 본 논문에서는 기존의 정보검색 메커니즘인 텍스트 기반의 검색으로 해결할 수 없었던, 영상데이터 자체를 이용한 영상정보 검색시스템을 구축한다. 이는 영상데이터로부터 추출한 특정 특징을 미리 저장하고, 해당하는 특징과 유사도 검사를 통해 가장 높은 카운트를 가지는 영상을 결과로 도출하는 시스템으로써, 사용하는 영상 데이터는 인공위성 영상 데이터를 사용한다.
- 본 논문에서는 인공위성 영상을 기반으로 영상의 변화조건을 설정하여 영상매칭에 얼마나 영향을 미치는가를 살펴보았다. 영상 변화조건에 대한 요소로써, 입력되는 영상의 조건변화, 데이터베이스를 구축할 때 사용하는 원천영상의 변화, 영상 입력기기에 따른 변화, 트리를 검색할 때 얼마만큼의 검색범위를 지정할 것인지에 대한 실험과 검증을 해보았다.
- 본 논문은 SIFT[23]를 기반으로 하여, 인공위성으로부터 획득한 위성영상에서 영상의 전체, 또는 부분을 인식하는 시스템을 개발하는데 필요한 다양한 변수들의 변화에 의한 인식률의 차이를 관찰하기 위해 진행되었다. 영상을 인식하고 해석하는 데는 여러 가지 변수가 적용되는데, 본 논문에서는 영상해석과 검색에 사용되는 변수들의 변화를 설정하고 그 변화에 따라 영상해석, 또는 영상 검색의 정확도에 얼마나 영향을 미치는지 살펴보았다.
- 본 논문은 SIFT[23]를 기반으로 하여, 인공위성으로부터 획득한 위성영상에서 영상의 전체, 또는 부분을 인식하는 시스템을 개발하는데 필요한 다양한 변수들의 변화에 의한 인식률의 차이를 관찰하기 위해 진행되었다. 영상을 인식하고 해석하는 데는 여러 가지 변수가 적용되는데, 본 논문에서는 영상해석과 검색에 사용되는 변수들의 변화를 설정하고 그 변화에 따라 영상해석, 또는 영상 검색의 정확도에 얼마나 영향을 미치는지 살펴보았다.
- 일반적으로 시스템을 구현할 때, 시스템의 응답률을 높이기 위해 트레이닝과정을 거치거나 빌드하기 위한 데이터의양을 풍성하게 하는 방법을 사용한다. 하지만 본 연구에서는 응답률을 높여 시스템의 응답률을 보장하는 것보다, 단일 영상의 데이터를 통해 컴퓨터 비전 기술로 얼마나 응답률을 높일수 있는가를 관찰하기 위한 것이 본 실험의 목적이고, 또 특정 파라미터의 조정이 동일 환경내의 영상 응답률에 얼마나 영향을 미치는 가를 관찰하는 것이 연구의 의도이므로 여타의 트레이닝 과정은 거치지 않도록 실험환경을 설정하였다.
가설 설정
- 영상에서 픽셀간의 그라디언트의 대비를 더욱 크게 하면 특징을 찾고 그 특징적인 요소들을 보다 확연하게 구분 할 수 있을 것이라는 가정 하에, 언-샤프 마스크 필터(un-sharp mask filter)를 사용하였다. 언-샤프 마스크 필터는 영상의에지(edges)를 검출하는 필터가 아니라, 비슷한 명암을 가진 픽셀을 둘러싼 다른 명암 값의 차이를 조절 하는 필터이다.
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